G検定試験忘備録①（教師あり学習）

初めまして、みずぺーといいます。
このnoteを機に初めて私を知った方のために、箇条書きで自己紹介を記述します。

• 年齢：28歳

• 出身：長崎

• 大学：中堅国立大学

• 専門：河川、河川計画、河道計画、河川環境

• 転職回数：1回（建設（2年9か月）→IT系年収100万up（現職3か月））

• IT系の資格：R5.4基本情報技術者試験合格💮

今日はG検定に向けた語彙を忘れぬうちにアウトプットしておく。

教師あり学習

線形回帰

統計でも用いられる手法で最もシンプルなモデルの一つ
データがあった時にそのデータに当てはまる直線を考えるもの

正則化

過学習を避けるためのテクニックの一つ。
学習の目的関数にペナルティとなる項を追加することでパラメータが極大になることを防ぐ。

（最小化したい新たな目的関数）＝（通常の目的関数）＋（正則化項）

Lasso回帰

L1正則化を施した線形回帰手法で、解がスパースになりやすい

Ridge回帰

L2正則化を施した線形回帰手法で、Ridge回帰の解は解析的に解ける